首先,您需要确保您的计算机上已安装了Anaconda或Miniconda,并且您的conda环境已激活。然后,您可以按照以下步骤进行操作: 创建新的conda环境(可选):如果您希望在一个隔离的环境中安装cudnn和cudatoolkit,可以创建一个新的conda环境。这将确保您的系统不会受到这些库版本的影响。打开终端并运行以下命令:conda create —name...
打开 cmd 命令行,输入“nvcc V”,即可打印当前 CUDA 的版本信息,如图 1.29 所示,如果命令无法识别,则说明安装 失败。 3.cuDNN (1)打开网址https://developer.nvidia.com/cudnn,选择“Download cuDNN”,由于 NVIDIA 公司的规定,下载 cuDNN 需要先登录,因此用户需要登录或创建新用户后才能继续下 载。登录后,进...
conda search cudnn --info 安装慢的 可以使用mamba解决 conda install mamba -conda-forge 示例:mamba install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2.1 -y 验证 在虚拟环境中运行以下代码: python import torch print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) 输出对应安装的版本即成功...
4. 激活环境，检查 CUDA 和 CUDNN 是否安装成功，若正确显示则安装成功 source ~/.bashrc echo $CUDA...
conda安装cudatoolkit和cudnn conda安装cudatoolkit和cudnn conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ ...
1,在cmd窗口中键入: nvidia-smi 1. 2,在cmd窗口中键入: nvcc -V 1. 还要安装Cudnn后才会显示如下的信息,不然回提示 “nvcc不是内部指令”之类的错误; 具体操作见如下方法,即安装的最后一部分 安装与CUDA对应的Cudnn 3,通过文件夹查看,大概目录为(默认情况下): ...
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.t
tensorflow 源码的处理逻辑可能相似。使用 conda 安装的 cudatoolkit 包含的库文件位于 miniconda3/lib（或 miniconda3 / pkgs / cudatoolkit-10.x.xxx /lib）中，可直接查看。原生安装的 cuda 包含 conda-cudatoolkit 包的所有内容，甚至更多。尝试两种安装方法，通过肉眼比较，差异一目了然。如有疑问...
不管conda或者pip，你都可以只安装pytorch，也可以把cuda跟cudnn一起装了。具体参考官方给的安装指令：pi...
下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换较高的版本,所以我没有勾选。